(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中に写っている識別対象を少なくとも３以上の種別に分類する画像処理装置であって、
前記画像を取得する画像取得部と、
前記種別毎の識別対象をそれぞれ含んだ画像を用いて学習した複数の対象画像識別器と、を具備し、
前記複数の対象画像識別器は、誤り率が低いほど上位になるように直列接続され、前記画像に含まれている前記識別対象を上位から順に識別させて前記種別に分類することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置であって、
さらに、前記種別の識別対象のすべてを含めた画像を用いて学習した共通画像識別器を具備し、
前記共通画像識別器は、前記複数の対象画像識別器より上位に直列接続され、
前記複数の対象画像識別器は、前記共通画像識別器にて抽出された画像を処理することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載の画像処理装置であって、
さらに、所定の前記種別毎に特有の画像特徴から前記識別対象が当該種別に該当するか否かを判定する判定手段を具備し、
前記種別毎に、前記対象画像識別器が識別した前記識別対象について前記判定手段にて当該種別に該当するか否かを判定して前記識別対象を分類することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置であって、
頭部の画像を前記識別対象として、前記複数の対象画像識別器は異なる種別の隠蔽顔の特徴を識別するように学習していることを特徴する画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習識別器を用いて撮像した画像中から識別対象を分類して識別する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
直列に接続（カスケード接続）した複数の学習識別器（以下、カスケード型学習識別器という）によって画像を順番に処理させて、カスケード接続の最下位段に位置する学習識別器の出力結果をもって画像中に人物等の識別対象が存在するかを判定する画像処理装置が知られている（特許文献１）。各学習識別器でサンプル画像（識別対象有りのポジティブ画像と識別対象なしのネガティブ画像を含む）を処理させたときに各画像に対するスコアを算出し、ネガティブ画像を識別させたときの評価スコアがポジティブ画像を識別させたときの評価スコアの最小値を下回る個数が多い順（ネガティブ画像を精度良く識別できる順）に学習識別器を配置する。これにより、検出漏れを防止しつつ、判定を素早く行うことができるとされている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１１−２５７８０５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来のカスケード型学習識別器を用いた画像処理装置では、複数の学習識別器を具備していながらも１つの識別対象であるか否かという分類のみを対象としている。そのため、従来の画像処理装置は、学習識別器の並べ方も識別対象か否かを分別できる確度が基準となっており、非識別対象の識別の確からしさが高い順に各学習識別器を配置する構成となっている。
【０００５】
ところで、識別対象を異なる種別（クラス）に分類したい場合がある。例えば、人物の頭部であるという共通の特徴を持ちつつ、顔をＡ種の態様で隠蔽した頭部（以下、隠蔽顔Ａという）、顔をＢ種の態様で隠蔽した頭部（以下、隠蔽顔Ｂという）、顔をＣ種の態様で隠蔽した頭部（以下、隠蔽顔Ｃという）、のように隠蔽顔の種別毎に分類したい場合がある。
【０００６】
しかしながら、カスケード型学習識別器を用いて共通の特徴を有する識別対象を細分化して分類する際に、識別対象であるか否かという識別の確度のみを考慮して学習識別器を並べ替えると、他の種別の識別対象との関係が考慮されていないため、上位段の識別器にて下位段の識別器にて識別されるはずの種別の識別対象が排除されてしまう可能性がある。
【０００７】
例えば、隠蔽顔Ａと間違いやすい隠蔽顔Ｃを識別する学習識別器を最上位段に配置したカスケード型学習識別器に隠蔽顔Ａの人物が写った１枚の画像を入力した場合について検討する。この場合、隠蔽顔Ｃを識別する学習識別器にて隠蔽顔Ａが隠蔽顔Ｃであると判断されてしまい、後段にある隠蔽顔Ａの学習識別器で識別される前に隠蔽顔Ｃとして識別されてしまう可能性が高くなる。
【０００８】
本発明は、学習識別器の並び順を最適化することで、カスケード型学習識別器にて共通の特徴を有する識別対象を細分化して分類することを可能とした画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の１つの態様は、画像中に写っている識別対象を少なくとも３以上の種別に分類する画像処理装置であって、前記画像を取得する画像取得部と、前記種別毎の識別対象をそれぞれ含んだ画像を用いて学習した複数の対象画像識別器と、を具備し、前記複数の対象画像識別器は、誤り率が低いほど上位になるように直列接続され、前記画像に含まれている前記識別対象を上位から順に識別させて前記種別に分類することを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
ここで、さらに、前記種別の識別対象のすべてを含めた画像を用いて学習した共通画像識別器を具備し、前記共通画像識別器は、前記複数の対象画像識別器より上位に直列接続され、前記複数の対象画像識別器は、前記共通画像識別器にて抽出された画像を処理することが好適である。
【００１１】
また、さらに、所定の前記種別毎に特有の画像特徴から前記識別対象が当該種別に該当するか否かを判定する判定手段を具備し、前記種別毎に、前記対象画像識別器が識別した前記識別対象について前記判定手段にて当該種別に該当するか否かを判定して前記識別対象を分類することが好適である。
【００１２】
また、頭部の画像を前記識別対象として、前記複数の対象画像識別器は異なる種別の隠蔽顔の特徴を識別するように学習していることが好適である。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、カスケード型学習識別器を用いて、識別確度を確保しつつ共通の特徴を有する識別対象を細分化して分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施の形態における画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態における対象画像識別器の接続順を決定する処理を説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像監視処理を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜装置構成＞
本発明の実施の形態における画像処理装置は、図１の機能ブロック図に示すように、画像取得部１０２と画像処理部１１０とから構成される。画像取得部１０２は、撮像部１００と接続される。また、画像処理装置は記憶部１０１と接続される。
【００１６】
撮像部１００は、ＣＣＤ素子やＣ−ＭＯＳ素子等の撮像素子、光学系部品、アナログ／デジタル変換器等を含んで構成される所謂監視カメラ等の撮像装置を備える。撮像部１００は、監視領域を所定時間間隔にて撮像し、その画像（以下、監視画像という）を画像処理部１１０へ出力する。撮像装置で取得される画像は、例えば、サイズ３２０（横）×２４０（縦）の２５６階調の濃淡画像で表される。撮像部１００で撮影された画像は画像取得部１０２を介して画像処理装置に入力される。
【００１７】
記憶部１０１は、フラッシュメモリなどのメモリ装置で構成される。記憶部１０１は、各種プログラム及び各種データを記憶している。これら各種プログラムや各種データは、画像処理装置より読み出されて使用される。また、記憶部１０１は、処理対象とする画像を予め記憶するようにしてもよい。この場合、記憶部１０１に記憶された画像は画像処理プログラムを実行する際に画像取得部１０２を介して画像処理装置に入力される。
【００１８】
画像取得部１０２は、撮像部１００にて撮像した画像や記憶部１０１に記憶されている画像を取得して画像処理部に出力するインターフェースである。
【００１９】
画像処理部１１０は、共通画像識別器１１１、第一の対象画像識別器１１２、第二の対象画像識別器１１３、第三の対象画像識別器１１４、第一判定手段１１５、第二判定手段１１６及び第三判定手段１１７を含んで構成される。
【００２０】
画像処理部１１０は、一般的な処理部、記憶部、入力部等を備えたコンピュータにより画像処理プログラムを実行することにより実現することができる。画像処理部１１０は、画像取得部１０２から入力される画像から共通する特徴を有する識別対象を細分化して分類する処理を行う。
【００２１】
共通画像識別器１１１は、処理対象となる画像から共通する特徴を有する識別対象を識別する。共通画像識別器１１１は、共通の特徴を有する識別対象を学習した学習識別器によって構成される。例えば、共通する特徴を人物の頭部とした場合、共通画像識別器１１１は人物の頭部を識別するように学習させた学習識別器とする。
【００２２】
第一の対象画像識別器１１２、第二の対象画像識別器１１３及び第三の対象画像識別器１１４は、共通の特徴を有する識別対象を種別毎に細分化するため当該種別毎の識別対象について学習した学習識別器によって構成される。対象画像識別器１１２〜１１４は、分類する種別（クラス）に対応して設けられる。例えば、細分化するための識別対象の種別を隠蔽顔Ａ、隠蔽顔Ｂ、隠蔽顔Ｃとした場合、各対象画像識別器は、対応するそれぞれの種別の隠蔽顔を識別するように学習させた学習識別器とする。
【００２３】
学習識別器を用いた対象物の識別方法及び学習識別器の生成方法について説明する。対象物の識別は、事前収集した大量の、対象物が写った画像データと対象物以外が写った画像データから統計的に対象物と対象物以外の物体との識別境界を決定することで学習識別器を予め生成する。この識別器によって対象物と対象物以外を判定する。例えば、非特許文献（Detecting Pedestrians Using Patterns of Motion and Appearance（P.Viola 、M.Jones ＆ D.Snow, IEEE International Conference on Computer Vision， Pp、734,0ct.,2003））に記載されているように、予め撮影した様々な外観の人間の画像を使用してアダブースト（AdaBoost）によって学習したハールライク（Haar-Like）特徴に基づくカスケード型識別器によって人間であるか否かの判定が実現できる。
【００２４】
ここで、対象画像識別器１１２から１１４の生成方法について説明する。第一の対象画像識別器１１２は、隠蔽顔Ａが写った画像データと、隠蔽顔Ａ以外が写った画像データを用いて、統計的に隠蔽顔Ａと隠蔽顔Ａ以外との識別境界を決定することで学習識別器を生成する。同様に、第二の対象画像識別器１１３は、隠蔽顔Ｂが写った画像データと、隠蔽顔Ｂ以外が写った画像データを用いて学習識別器を生成し、第三の対象画像識別器１１４は、隠蔽顔Ｃが写った画像データと、隠蔽顔Ｃ以外が写った画像データを用いて学習識別器を生成する。共通画像識別器１１１は、少なくとも隠蔽顔Ａの頭部、隠蔽顔Ｂの頭部、隠蔽顔Ｃの頭部が写った画像を含み、頭部という共通の特徴を含んだすべての識別対象が写った画像データと、識別対象外が写った画像データを用いて、統計的にすべての識別対象と識別対象以外との識別境界を決定することで学習識別器を生成する。なお、隠蔽顔Ａ、Ｂ、Ｃの頭部が写った画像データだけを用いることなく、顔を隠蔽していない頭部や隠蔽顔Ａ、Ｂ、Ｃ以外の隠蔽方法を用いた頭部が写った画像データを用い、頭部という共通の特徴を有する被写体を識別するよう学習している。
【００２５】
各学習識別器の識別方法について説明する。まず、共通画像識別器１１１は、撮像部１００から入力された画像を入力し、頭部の有無を識別し、頭部検出を行う。頭部の識別及び検出は、入力画像上に設定した所定の大きさの検出窓に対応する画像領域を共通画像識別器１１１に入力して頭部を含むか否かを識別する。この処理を画像全体に対して検出窓をスライドさせながら行い、共通画像識別器１１１によって頭部と識別された画像領域を識別対象（頭部検出領域）として抽出することで頭部を検出し、下位に接続した学習識別器に出力する。結果、共通画像識別器１１１は、頭部という共通の特徴を含んだすべての識別対象が含まれる画像を抽出する。
【００２６】
次に、対象画像識別器１１２〜１１４は、共通画像識別器１１１で抽出された識別対象毎にそれぞれのクラスの特徴を識別する識別処理を行う。すなわち、共通画像識別器１１１で抽出された画像領域毎に分類するクラスの特徴を有する識別対象が含まれるか否かを識別し、含まれていればそのクラスに分類し、含まれていなければ下位段の対象画像識別器に識別処理を移行させる。なお、本実施の形態では、共通画像識別器１１１で抽出された画像領域に対して識別処理を行うものとしたが、共通画像識別器１１１を介さずに画像取得部１０２で取得した画像について直接識別処理を行ってもよい。
【００２７】
この場合、処理対象の画像は、まず第一の対象画像識別器１１２に通され、前述した顔検出と同様に隠蔽顔Ａについて識別・検出し、後段の第二の対象画像識別器１１３及び第三の対象画像識別器１１４においても同様に識別・検出処理を行うようにすればよい。
【００２８】
本実施の形態では、対象画像識別器１１２から１１４は、他のクラスの識別対象と特徴が区別し易いほどカスケード接続の上位段に配置されるように各学習識別器を配置する。具体的には、最上位段に第一の対象画像識別器１１２、次段に第二の対象画像識別器１１３、更にその後段に第三の対象画像識別器をカスケード接続して配置する。これらの並び順は、それぞれの学習識別器における識別の誤り率が低い順である。
【００２９】
ここで、誤り率とは、各対象画像識別器において他の対象画像識別器のクラスの識別対象を誤識別する割合である。例えば、隠蔽顔Ａを識別対象とする第一の対象画像識別器１１２において第二の対象画像識別器１１３での識別対象である隠蔽顔Ｂや対象画像識別器１１４での識別対象である隠蔽顔Ｃを誤って隠蔽顔Ａであると識別する割合を示す。誤り率が低いほど他のクラスの識別対象と特徴が似ていなく、他のクラスの識別対象と特徴が区別し易いといえる。
【００３０】
以下に、誤り率の具体的な算出方法の例を説明する。各対象画像識別器は、それぞれの識別対象を識別するため、自身が担当する対象物のデータを学習している。誤り率を算出するためには、予め、隠蔽顔Ａ、隠蔽顔Ｂ、隠蔽顔Ｃが写ったサンプル画像を用いる。各サンプル画像は、どの種類の隠蔽顔が写っている画像であるかが判別できるようになっている。例えば、隠蔽顔Ａが写ったサンプル画像には「隠蔽顔Ａ」という識別情報が付されている。誤り率を算出したい１つの対象画像識別器にこれら複数のサンプル画像を通し、その識別結果と識別情報を比較することで、正しく識別されたサンプル画像の数と、誤って識別されたサンプル画像の数を取得する。そして、サンプル画像の総数に対する誤って識別されたサンプル画像の数の割合を求めることで誤り率を算出することができる。
【００３１】
図２を参照して具体例を説明する。例えば、隠蔽顔Ａを４００００枚、隠蔽顔Ｂを４００００枚、隠蔽顔Ｃを４００００枚、合計１２００００枚のサンプル画像を用いる。隠蔽顔Ａを識別対象とする対象画像識別器にこれらのサンプル画像を通す。その結果、３９２００枚の画像について隠蔽顔Ａと正しく識別され、２００枚の画像について隠蔽顔Ｂと誤って識別され、６００枚の画像について隠蔽顔Ｃと誤って識別されたものとする。この場合、８００枚が誤って識別されたことになるので、隠蔽顔Ａを識別対象とする対象画像識別器の誤り率は２．０パーセントとなる。同様に、隠蔽顔Ｂを識別対象とする対象画像識別器、隠蔽顔Ｃを識別対象とする対象画像識別器について誤り率を算出する。その結果、隠蔽顔Ａを識別対象とする対象画像識別器の誤り率が２．０パーセント、隠蔽顔Ｂを識別対象とする対象画像識別器の誤り率が４．４パーセント、隠蔽顔Ｃを識別対象とする対象画像識別器の誤り率が１２．４パーセントであったとする。この場合、隠蔽顔Ａを識別対象とする対象画像識別器が最も誤り率が低いので、最上位段である第一の対象画像識別器１１２とする。次に、隠蔽顔Ｂを識別対象とする対象画像識別器と隠蔽顔Ｃを識別対象とする対象画像識別器のいずれを第二の対象画像識別器１１３とするか決定する。この場合、既に隠蔽顔Ａを識別対象とする対象画像識別器は第一の対象画像識別器１１２とされており、隠蔽顔Ａが入力された際は、第一の対象画像識別器１１２によって隠蔽顔Ａは正しく分類される。このため、次段の第二の対象画像識別器１１３には隠蔽顔Ａが入力されない。したがって、隠蔽顔Ａが写った画像を除いたサンプル画像について誤り率を評価する。隠蔽顔Ｂを識別対象とする対象画像識別器において隠蔽顔Ｃとして誤って判定された誤り率は３．２％であり、隠蔽顔Ｃを識別対象とする対象画像識別器において隠蔽顔Ｂとして誤って判定された誤り率は３．７％である。隠蔽顔Ｂを識別対象とする対象画像識別器の方が誤り率が低いので、これを第二の対象画像識別器１１３とする。そして、隠蔽顔Ｃを識別対象とする対象画像識別器を第三の対象画像識別器１１４とする。なお、各対象画像識別器の誤り率の総合値が低い順に順番を設定してもよい。
【００３２】
判定手段１１５，１１６，１１７は、各対象画像識別器１１２，１１３，１１４に対応して設けられ、対象画像識別器毎において分類される識別対象が持つ特有の画像特徴から画像領域中に当該分類するクラスに該当する識別対象が含まれるか否かを判定する。分類するクラスに該当する識別対象識別対象が含まれると判定したとき、当該識別対象に分類する。識別対象が含まれないと判定した場合は、隠蔽顔Ａでも隠蔽顔Ｂでも隠蔽顔Ｃでもないと判定する。ここで、識別対象の種別は隠蔽顔に限らず、分類として隠蔽されていない素顔等を加えてもよい。この場合、素顔であるか否かを識別する学習識別器をさらに設ければよい。なお、各判定手段の判定処理に用いられる特有の画像特徴は、判定手段毎に予め設定されており、判定手段毎に異なる画像特徴である。この予め設定された特有の画像特徴が処理対象となる画像領域に含まれているか否かを判定する。
【００３３】
例えば、第一判定手段１１５では、第一の対象画像識別器１１２で隠蔽顔Ａと識別された画像領域から画像特徴を抽出し、画像領域中に第一の対象画像識別器１１２での分類対象である隠蔽顔Ａが含まれるか否かを判定する。例えば、隠蔽顔Ａに細かいテクスチャを含むという特有の画像特徴がある場合、画像領域をセグメンテーションした際に画像領域が分割された数が多いほど細かいテクスチャを含むと判断出来るので、この分割数が閾値以上であれば「隠蔽顔Ａである」と判定し、分割数が閾値未満であれば「隠蔽顔Ａではない」と判定する。
【００３４】
また、第二判定手段１１６では、第二の対象画像識別器１１３で隠蔽顔Ｂと識別された画像領域から画像特徴を抽出し、画像領域中に第二の対象画像識別器１１３での分類対象である隠蔽顔Ｂが含まれるか否かを判定する。例えば、隠蔽顔Ｂに顔上半分の領域が顔下半分の領域に比べて暗いという特有の画像特徴がある場合、画像上半分領域の平均輝度から画像下半分領域の平均輝度を減算し、この平均輝度の差が小さいほど画像上半分領域の方が暗いと判断出来るので、この平均輝度の差が閾値未満であれば「隠蔽顔Ｂである」と判定し、平均輝度の差が閾値以上であれば「隠蔽顔Ｂではない」と判定する。
【００３５】
また、第三判定手段１１７では、第三の対象画像識別器１１４で隠蔽顔Ｃと識別された画像領域から画像特徴を抽出し、画像領域中に第三の対象画像識別器１１４での分類対象である隠蔽顔Ｃが含まれるか否かを判定する。例えば、隠蔽顔Ｃにテクスチャが少ないという特有の画像特徴がある場合、画像領域内の輝度の分散が小さいほどテクスチャが少ないと判断出来るので、この輝度の分散が閾値未満であれば「隠蔽顔Ｃである」と判定し、輝度の分散が閾値以上であれば「隠蔽顔Ｃではない」とする。
【００３６】
なお、対象画像識別器１１２〜１１４での分類の確度が高い場合には、判定手段１１５〜１１７を設けなくてもよい。また、対象画像識別器１１２〜１１４のいずれかの分類の確度が低い場合には、確度が低い対象画像識別器に対してのみ判定手段を設けてもよい。
【００３７】
また、第一の対象画像識別器１１２において隠蔽顔Ａである可能性が高いと判断された画像について、第一判定手段１１５において隠蔽顔Ａでないと判断された場合、当該画像を後段の第二の対象画像識別器１１３での判定に戻す構成としてもよい。同様に、第二の対象画像識別器１１３において隠蔽顔Ｂである可能性が高いと判断された画像について、第二判定手段１１６において隠蔽顔Ｂでないと判断された場合、当該画像を後段の第三の対象画像識別器１１４での判定に戻す構成としてもよい。
【００３８】
異常判定部１２０は、第一判定手段１１５，第二判定手段１１６，第三判定手段１１７における判定結果を受けて、処理対象となっている画像が隠蔽顔Ａ、隠蔽顔Ｂ、隠蔽顔Ｃのいずれかのクラスに分類されているとき異常が発生していると判定する。また、異常判定部１２０は、第三の対象画像識別器１１４で隠蔽顔Ｃとして分類されなかった画像については異常が発生していないと判定する。異常判定部１２０は、異常が発生していると判定した場合、その旨と判定結果の分類クラスを出力部１３０に出力する。
【００３９】
なお、判定手段を設けない場合は、異常判定部１２０は各対象画像識別器の分類結果を用いて異常判定を行ってもよい。また、分類結果を用いるものであればよく、異常を判定するものでなくてもよい。
【００４０】
出力部１３０は、異常判定部１２０からの入力を受けた場合に判定結果の種別に応じた警報を出力する。
【００４１】
＜画像処理方法＞
以下、図３を参照しつつ、本発明の実施の形態における画像処理装置を用いた画像処理について説明する。本実施例では、顔を故意に隠蔽する不審な人物を監視領域内から検出する場合を例に示す。
【００４２】
ステップＳ２００では、画像取得部１０２は、撮像部１００または記憶部１０１から監視領域を撮影した画像を取得し、画像処理部１１０に出力する。ステップＳ２０１では、画像取得部１０２から出力された画像に対して共通画像識別器１１１を用いて頭部の検出処理が行われる。共通画像識別器１１１は、検出された領域を頭部検出領域として第一の対象画像識別器１１２へ出力する。
【００４３】
ステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で頭部検出された領域の数だけ処理を繰り返すループ処理が開始される。すなわち、ステップＳ２０２からステップＳ２１９の間の処理をステップＳ２０１で頭部検出された領域毎に繰り返して行う。頭部検出された全ての領域について処理が行われたらループ処理を抜けてＳ２２０へ進む。
【００４４】
ステップＳ２０３では、ステップＳ２０１で検出された頭部領域に対して第一の対象画像識別器１１２によって隠蔽顔Ａの識別処理を行う。すなわち、共通画像識別器１１１で検出された頭部検出領域に対して隠蔽顔Ａか否かの識別処理を行う。対象画像識別器１１２は、隠蔽顔Ａか否かを識別するため、隠蔽手段Ａにより顔を隠蔽した頭部を対象物のデータとして学習している。この対象画像識別器１１２を用いて頭部検出領域に隠蔽顔Ａが含まれるか否かを識別し、含まれていれば隠蔽顔Ａに分類する。ステップＳ２０４では、ステップＳ２０３の識別の結果、隠蔽顔Ａに分類されていればステップＳ２０９へ進み第一判定処理を行い、隠蔽顔Ａと識別されていなければステップＳ２０５の下位段の対象画像識別器１１３に識別処理を移行する。
【００４５】
ステップＳ２０５では、ステップＳ２０１で検出された頭部領域に対して第二の対象画像識別器１１３によって隠蔽顔Ｂの識別処理を行う。すなわち、共通画像識別器１１１で検出された頭部検出領域に対して隠蔽顔Ｂか否かの識別処理を行う。対象画像識別器１１３は、隠蔽顔Ｂか否かを識別するため、隠蔽手段Ｂにより顔を隠蔽した頭部を対象物のデータとして学習している。この対象画像識別器１１３を用いて頭部検出領域に隠蔽顔Ｂが含まれるか否かを識別し、含まれていればに隠蔽顔Ｂに分類する。ステップＳ２０６では、ステップＳ２０５の識別の結果、隠蔽顔Ｂに分類されていればステップＳ２１０へ進み第二判定処理を行い、隠蔽顔Ｂと識別されていなければステップＳ２０７の下位段の対象画像識別器１１４に識別処理を移行する。
【００４６】
ステップＳ２０７では、ステップＳ２０１で検出された頭部領域に対して第三の対象画像識別器１１４によって隠蔽顔Ｃの識別処理を行う。すなわち、共通画像識別器１１１で検出された頭部検出領域に対して隠蔽顔Ｃか否かの識別処理を行う。対象画像識別器１１４は、隠蔽顔Ｃか否かを識別するため、隠蔽手段Ｃにより顔を隠蔽した頭部を対象物のデータとして学習している。この対象画像識別器１１４を用いて頭部検出領域に隠蔽顔Ｃが含まれるか否かを識別し、含まれていればに隠蔽顔Ｃに分類する。ステップＳ２０８では、ステップＳ２０７の識別の結果、隠蔽顔Ｃと識別されていればステップＳ２１１へ進み第三判定処理を行い、隠蔽顔Ｃと識別されていなければ隠蔽顔Ａでも隠蔽顔Ｂでも隠蔽顔Ｃでもないと判定し、ステップＳ２１８へ進む。
【００４７】
ステップＳ２０９は、ステップＳ２０３で隠蔽顔Ａとして分類された領域が隠蔽顔Ａか否かを画像特徴から判定し、判定結果を出力する。ステップＳ２１０では、ステップＳ２０５で隠蔽顔Ｂとして識別された領域が隠蔽顔Ｂか否かを画像特徴から判定し、判定結果を出力する。ステップＳ２１１では、ステップＳ２０７で隠蔽顔Ｃとして識別された領域が隠蔽顔Ｃか否かを画像特徴から判定し、判定結果を出力する。
【００４８】
ステップＳ２１２では、ステップＳ２０９の隠蔽顔Ａ判定の結果、隠蔽顔Ａと判定されていればステップＳ２１５へ進み、隠蔽顔Ａと判定されていなければステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２１３では、ステップＳ２１０の隠蔽顔Ｂ判定の結果、隠蔽顔Ｂと判定されていればステップＳ２１６へ進み、隠蔽顔Ｂと判定されていなければステップＳ２１８へ進む。ステップＳ２１４では、ステップＳ２１１の隠蔽顔Ｃ判定の結果、隠蔽顔Ｃと判定されていればステップＳ２１７へ進み、隠蔽顔Ｃと判定されていなければステップＳ２１８へ進む。
【００４９】
ステップＳ２１５では、第一判定手段１１５は隠蔽手段Ａで顔を隠蔽した人物が存在する、という結果を出力する。ステップＳ２１６では、第二判定手段１１６は隠蔽手段Ｂで顔を隠蔽した人物が存在する、という結果を出力する。ステップＳ２１７では、第三判定手段１１７は隠蔽顔手段Ｃで顔を隠蔽した人物が存在する、という結果を出力する。ステップＳ２１８では、顔を隠蔽した人物は存在しない、という結果を出力する。
【００５０】
以上のステップＳ２０２からステップＳ２１９の間の処理をステップＳ２０１で頭部検出された領域毎に繰り返して行う。頭部検出された全ての領域について処理が行われたらループ処理を抜けてＳ２２０へ進む。
【００５１】
ステップＳ２２０では、いずれかの顔隠蔽人物が存在するとの結果が出力されていればステップＳ２２０へ進み、いずれの顔隠蔽人物についても存在するという結果が出力されていなければ処理を終了する。ステップＳ２２１では、異常判定部１２０において顔隠蔽の種別（分類クラス）と共に異常が発生している旨を出力する。これに応じて、出力部１３０から判定結果の種別に応じた警報が出力される。
【００５２】
＜第２の実施の形態＞
上記実施の形態では、頭部という共通する特徴を有する識別対象をさらに隠蔽顔Ａ、隠蔽顔Ｂ、隠蔽顔Ｃのクラスに分類する処理の例について説明した。ただし、共通する特徴や分類クラスはこれらに限定されるものではない。
【００５３】
例えば、分類する対象物を牛、羊、鹿とすることもできる。牛、羊、鹿はいずれも四足歩行の動物であるという共通する特徴を有している。この場合、まず共通画像識別器１１１にて四足歩行動物を検出する。その後段の第一の対象画像識別器１１２は様々な牛の画像を対象物のデータとして学習し、次段の第二の対象画像識別器１１３は様々な羊の画像、最終段の第三の対象画像識別器１１４は様々な鹿の画像を対象物のデータとして学習する。また、第一判定手段１１５は牛か否かを画像特徴から判定する。牛は体がほぼ白と黒の模様であるため、画像領域中で高輝度画素と低輝度画素の占有割合を算出し、占有割合が高ければ牛であると判定する。第二判定手段１１６は羊か否かを画像特徴から判定する。羊は毛が細かく模様として現れるので、画像領域からエッジ検出を行い、エッジを二値化し、二値化したエッジの数が多ければ羊であると判定する。第三判定手段１１７は鹿か否かを画像特徴から判定する。鹿は角が存在するため、画像領域からエッジ検出を行い、エッジを二値化し、二値化したエッジの中で連続した細長いエッジがあれば鹿であると判定する。
【００５４】
＜第３の実施の形態＞
分類する対象物をスイカ、メロン、リンゴとしてもよい。スイカ、メロン、リンゴはいずれも形状の丸い食物であるという共通する特徴を有している。この場合、まず共通画像識別器１１１にて形状の丸い食物を検出する。その後段の第一の対象画像識別器１１２は様々なスイカの画像を対象物のデータとして学習し、次段の第二の対象画像識別器１１３は様々なメロンの画像、最終段の第三の対象画像識別器１１４は様々なリンゴの画像を対象物のデータとして学習する。また、第一判定手段１１５はスイカか否かを画像特徴から判定する。スイカは黒い縦縞模様があるため、画像領域をセグメンテーションし、分割された領域の中で平均輝度が低く縦に細長いものがあればスイカであると判定する。第二判定手段１１６はメロンか否かを画像特徴から判定する。メロンは細かい網目模様があるので、画像領域からエッジ検出を行い、エッジを二値化し、二値化したエッジの数が多ければメロンであると判定する。第三判定手段１１７はリンゴか否かを画像特徴から判定する。リンゴは赤く下に凸な形状であるため、画像領域から赤い領域を抽出し、画像上部から下部にかけて抽出した領域の画素数をカウントしていき、画素数が一定の割合で減少する傾向にあればリンゴであると判定する。
【００５５】
なお、分類する対象物はこれらに限定されるものではない。例えば、ペット、自動車、船舶、自動掃除機、自動ロボット、鞄等を対象物として、各対象物について、共通する特徴を有するものからさらに細分化して分類することができる。
【００５６】
以上のように、本実施の形態によれば、カスケード接続した学習識別器を用いて、識別の確度を確保しつつ、共通の特徴を有する識別対象を３以上の種別（クラス）に迅速に分類することができる。
【００５７】
特に、カスケード型学習識別器において、複数の学習識別器（対象画像識別器）を他の学習識別器の識別対象となる種別の特徴と区別し易いもの（誤り率が低いもの）から順に並べて構成する。このため、後段の識別器で分類されるべき対象物を誤って上段の識別器分類してしまうことを防止し、また、後段に移るほど識別対象の種別が絞られていくため、自身の識別対象であるか否かという判断が簡易化する。このため、カスケード型学習識別器において分類の精度が向上する。これにより、カスケード型学習識別器ならではの素早い識別処理を、識別の確度を確保しつつ、実現できる。
【００５８】
また、共通画像識別器にて分類される種別に共通する特徴を有した画像を絞り込み、その後、絞り込んだ画像について学習識別器に処理をさせる。これにより、分類対象となる種別に共通の特徴を有さない画像を排除した上で識別処理が行えるため識別の確度を向上することができる。また、個々の学習識別器において他の種別に分類する誤識別を低減できる。
【００５９】
また、学習識別器による各種別の識別の後、当該種別に特有の画像特徴を有するか否かを判定する判定手段にて当該種別への分類の確度をより向上させることができる。すなわち、個々の学習識別器は、他の種別と区別することで識別対象を分類するものであるが、分類される種別は非常に多様であり識別対象を誤り無く完全に識別することは困難である。一方、判定手段は、識別対象を各種別に特有の画像特徴に基づいて識別することで積極的に各種別か否かを判定する。したがって、個々の学習識別器にて消極的に識別した識別対象について、判定手段にて積極的に該当する種別か否かを判定することにより、学習識別器の限界を超えて分類の確度を高めることができる。
【００６０】
なお、本実施の形態では、画像処理装置の各部の機能を１つのコンピュータで実現する態様を説明したがこれに限定されるものではない。画像処理装置の各部の機能は一般的なコンピュータをプログラムにより制御することによって実現できるものであり、これらの装置の各機能を適宜組み合わせて１つのコンピュータで処理させてもよいし、各機能をネットワーク等で接続された複数のコンピュータで分散処理させてもよい。
【符号の説明】
【００６１】
１００  撮像部、１０１  記憶部、１０２  画像取得部、１１０  画像処理部、１１１  共通画像識別器、１１２，１１３，１１４  対象画像識別器、１１５，１１６，１１７  判定手段、１２０  異常判定部、１３０  出力部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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